什么是布隆过滤器？

Amazon Athena 是一种无服务器查询服务，允许您快速分析存储在 Amazon S3 中的数据，而无需设置或管理任何基础设施。它提供了一个内置的查询编辑器，您只需指向 S3 中的数据源、定义数据架构即可开始查询。使用 Athena，您无需进行复杂的提取、转换和加载 （ETL） 过程，就可以挖掘 S3 中存储的所有数据。Athena 采用了无服务器架构，因此您无需预先配置或管理任何基础设施，只需为查询付费即可。这种按需付费模式使您能够节省成本，并专注于数据分析而非基础设施管理。

Amazon Athena 提供了多层安全性，确保您的数据安全。您可以使用 Amazon Identity and Access Management （IAM） 策略来控制对 Athena 的访问权限。此外，Athena 与 Amazon S3 存储桶策略和访问控制列表 （ACL） 集成，从而控制对底层数据的访问。Athena 还与 Amazon Glue 数据目录集成，支持创建统一的元数据存储库。Glue 可以自动抓取数据源、发现数据、填充新表和分区定义，并维护架构版本控制。通过与 Glue 的集成，Athena 可以轻松访问和查询来自多个数据源的数据，同时保持数据治理和安全性。

Amazon Athena 是一项高度可用的服务，能够利用多个设施中的计算资源执行查询。如果某个设施暂时无法访问，Athena 会自动将查询路由到其他可用设施，确保查询的持续运行。此外，Athena 使用 Amazon S3 作为底层数据存储，从而使您的数据具有高可用性和持久性。S3 是一种高度可扩展、可靠且安全的对象存储服务，可为您的数据提供 99.999999999% 的持久性。通过利用 S3 的优势，Athena 确保您的数据始终可用且安全可靠。

这种变体使用单个哈希函数为每个键生成一个范围在 [0， 1/ε）内的值，其中 ε 是期望的误报率。然后将这些值排序并使用 Golomb 编码等技术进行压缩，每个元素占用的空间接近 log（1/ε）比特。

这种优化方法将每个键对应的 k 个哈希值定位到一两个处理器缓存块大小（通常为 64 字节）的块中，以减少潜在的缓存未命中，尽管这种方法比经典布隆过滤器多占用约 32% 的空间。

对于流数据场景，可以采用稳定布隆过滤器和老化布隆过滤器等技术。稳定布隆过滤器使用计数布隆过滤器，插入时只递减固定数量的计数器。老化布隆过滤器使用两个布隆过滤器，当一个满时就交换使用。

此外，还提出了 Bloomier 过滤器、紧凑逼近器、并行分区布隆过滤器和可扩展布隆过滤器等内存高效的布隆过滤器变体。

可扩展布隆过滤器由研究人员于2007年提出，旨在动态适应存储元素的数量，同时确保最小的假阳性概率。它使用一系列具有不断增加容量和更严格假阳性概率的标准布隆过滤器。

一种变种最初于 2014 年提出，用于存储位置信息，尤其是在位置隐私的加密协议中。该变种的关键特征是能够在单个数据结构中存储多个集合。

研究人员于 2007 年研究了两种其他变种 - 一种快速变种，将哈希值定位在缓存大小的块中，以减少内存缓存未命中；另一种节省空间的变种，使用单个哈希函数和压缩技术来减少空间使用，尽管后者可能较慢。

研究人员于 2006 年引入了一种基于 d-left 哈希的数据结构，在功能上等同于计数布隆过滤器，但使用的空间约为后者的一半。研究人员于 2012 年也提出了一种使用可变增量的方法，以改善计数布隆过滤器的假阳性概率，同时仍支持删除操作。